Когда ищешь "DORI" в интернете:
🔍 Ожидание: технология для видеонаблюдения
🎣 Реальность: синий добряк из мультфильма, который всё время теряется
Но если серьёзно, DORI — это аббревиатура и полезный стандарт для оценки возможностей камер, который показывает, на каком расстоянии в метрах от камеры может эффективно выполнять функции:
🔎 Detection (обнаружение) — заметить движение или присутствие объекта (на объект размером в метр, должно приходится не менее 25 пикселей на изображение)
👁️ Observation (наблюдение) — понять, что происходит в кадре (до 62 пикселей на метр)
🕵️ Recognition (распознавание) — узнать знакомое лицо или объект (до 125 пикселей на метр)
🔐 Identification (идентификация) — точно понять, кто перед вами (до 250 пикселей на метр)
Для упрощения задачи подбора камеры, многие производители, заботясь о вашем времени и точности расчетов, уже заранее вычисляют эти значения. Вам не нужно самостоятельно высчитывать плотность пикселей на матрице или углы обзора для каждого объектива. Вместо этого, производитель предоставляет готовые данные, указывающие, на каком расстоянии от камеры будут выполнены условия DORI для различных типов объективов.
Производители часто указывают эти значения в метрах, как в нашем примере:
При использование объектива 2.8 мм:
- обнаружение до 56 м,
- наблюдение до 22.4 м,
- распознавание до 11.2 м,
- идентификация до 5.6 м.
При использование объектива 3.6 мм:
- обнаружение до 80 м,
- наблюдение до 32 м,
- распознавание до 16 м,
- идентификация до 8 м.
Как видите, несложно догадаться: чем "уже" объектив (то есть чем больше его фокусное расстояние в мм), тем на большем расстоянии от камеры выполняются условия идентификации. Это логично, ведь более "узкий" объектив увеличивает изображение удаленных объектов, позволяя рассмотреть больше деталей.
🤔 А вы учитываете эти значения при выборе камер или больше полагаетесь на опыт? Напишите в комментариях!